Firebase के लिए मशीन लर्निंग (ML) किट

असल दुनिया में होने वाली समस्याएं हल करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन में मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करें.

ML Kit एक मोबाइल SDK टूल है, जो Google की मशीन लर्निंग विशेषज्ञता को Android और iOS ऐप्लिकेशन एक बेहतरीन और आसानी से इस्तेमाल किए जा सकने वाले पैकेज में उपलब्ध हैं. आप नए हों या नहीं या मशीन लर्निंग का अनुभव है, तो आप जो आपके लिए कोड की कुछ पंक्तियों में चाहिए. ज़रूरी नहीं है कि आपको न्यूरल नेटवर्क या मॉडल ऑप्टिमाइज़ेशन का इस्तेमाल करें. वहीं दूसरी ओर, अगर ML Kit एक अनुभवी एमएल डेवलपर है. यह किट आसान एपीआई उपलब्ध कराता है, आपके मोबाइल ऐप्लिकेशन में, पसंद के मुताबिक बनाए गए TensorFlow Lite मॉडल का इस्तेमाल किया जाता है.

मुख्य सुविधाएं

इस्तेमाल के सामान्य उदाहरणों में प्रोडक्शन के लिए तैयार

एमएल किट, सामान्य मोबाइल इस्तेमाल के लिए इस्तेमाल के लिए तैयार एपीआई के सेट के साथ आता है केस: टेक्स्ट की पहचान करना, चेहरों की पहचान करना, लैंडमार्क की पहचान करना, स्कैन करना बारकोड, इमेज को लेबल करना, और टेक्स्ट की भाषा की पहचान करना. बस, ML Kit लाइब्रेरी में डेटा डालें और यह आपको अपनी ज़रूरत के हिसाब से जानकारी देती है.
डिवाइस पर या क्लाउड में

ML Kit की मदद से चुने गए एपीआई, डिवाइस पर या क्लाउड में चलते हैं. हमारे डिवाइस पर मौजूद एपीआई आपके डेटा को तेज़ी से प्रोसेस कर सकते हैं और तब भी काम कर सकते हैं, जब इंटरनेट नहीं है. वहीं दूसरी ओर, हमारे क्लाउड-आधारित एपीआई, Google Cloud की मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी का फ़ायदा लें ताकि आपको और सटीक जानकारी मिल सके.
कस्टम मॉडल डिप्लॉय करें

अगर ML Kit के एपीआई आपके इस्तेमाल के उदाहरण कवर नहीं करते हैं, तो अपने आपके पास TensorFlow Lite के मौजूदा मॉडल हों. बस अपना मॉडल यहां अपलोड करें Firebase. साथ ही, हम इसे आपके ऐप्लिकेशन पर होस्ट करने और इसे आपके ऐप्लिकेशन पर उपलब्ध कराने का ध्यान रखेंगे. ML Kit, आपके कस्टम मॉडल के लिए एपीआई लेयर की तरह काम करता है. इसकी मदद से, चलाने और उसका इस्तेमाल करने के बारे में जानना है.

यह कैसे काम करता है?

ML Kit की मदद से, अपने ऐप्लिकेशन में मशीन लर्निंग की तकनीकों को आसानी से इस्तेमाल किया जा सकता है. इसके लिए, आपको Google के मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी, जैसे कि Google Cloud Vision API, TensorFlow Lite, और Android न्यूरल नेटवर्क एपीआई एक SDK टूल का इस्तेमाल कर सकते हैं. चाहे आपको क्लाउड-आधारित प्रोसेसिंग की ज़रूरत हो, मोबाइल के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए मॉडल की रीयल-टाइम क्षमताओं या ज़रूरत के हिसाब से बनाए गए TensorFlow Lite मॉडल की मदद से, ML Kit की मदद से ऐसा किया जा सकता है: बस कुछ पंक्तियों का इस्तेमाल करें.

डिवाइस या क्लाउड पर कौनसी सुविधाएं उपलब्ध हैं?

सुविधा डिवाइस पर बादल
टेक्स्ट की पहचान
चेहरे की पहचान
बारकोड स्कैन करना
इमेज को लेबल करना
ऑब्जेक्ट का पता लगाने और ट्रैकिंग
लैंडमार्क की पहचान
भाषा की पहचान
Translation
स्मार्ट जवाब
AutoML मॉडल का अनुमान
कस्टम मॉडल का अनुमान

लागू करने का पाथ

SDK टूल जोड़ें Gradle या CocoaPods का इस्तेमाल करके, SDK टूल को तुरंत शामिल करें.
इनपुट डेटा तैयार करना उदाहरण के लिए, अगर विज़न सुविधा का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो और ज़रूरी मेटाडेटा जनरेट करेगा, जैसे कि इमेज का रोटेशन या प्रॉम्प्ट उपयोगकर्ता को अपनी गैलरी से फ़ोटो चुनने का विकल्प मिलता है.
अपने डेटा पर एमएल मॉडल लागू करना अपने डेटा पर एमएल मॉडल लागू करने पर, अहम जानकारी जनरेट होती है, जैसे कि पता लगाए गए चेहरों या चीज़ों और कॉन्सेप्ट की भावनात्मक स्थिति का इस्तेमाल इमेज में किया जा सकता है. इनका इस्तेमाल करें आपके ऐप्लिकेशन में मौजूद फ़ोटो बेहतर बनाने की सुविधा, ऑटोमैटिक एडिटिंग जैसी सुविधाओं की अहम जानकारी मेटाडेटा जनरेट करने या कोई भी दूसरी चीज़ के बारे में सोचने के लिए.

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